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[發(fā)明專利]一種基于人工智能的電路缺陷檢測方法及系統(tǒng)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202210368687.9 申請日: 2022-04-08
公開(公告)號: CN114707605A 公開(公告)日: 2022-07-05
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 李旭;麻曉菲 申請(專利權(quán))人: 重慶電子工程職業(yè)學(xué)院
主分類號: G06K9/62 分類號: G06K9/62;G06K9/00;G06N3/08;G06F17/16
代理公司: 江蘇致邦律師事務(wù)所 32230 代理人: 葛勝非
地址: 401331 重*** 國省代碼: 重慶;50
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 人工智能 電路 缺陷 檢測 方法 系統(tǒng)
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于人工智能的電路缺陷檢測方法,其特征在于,包括:

第一步,觸發(fā)電荷源(1)以及電極調(diào)制器按照預(yù)設(shè)的檢測周期T輸出電荷脈沖序列;

第二步,根據(jù)目標(biāo)檢測電路中各檢測點(diǎn)坐標(biāo)位置調(diào)整X向偏置磁場和Y向偏置磁場,使電荷脈沖注入相應(yīng)檢測點(diǎn)坐標(biāo)位置;

第三步,接收目標(biāo)檢測電路背側(cè)各信號節(jié)點(diǎn)位置的響應(yīng)信號,將其按照采樣時(shí)間順序組合為匹配于電荷脈沖序列的檢測矩陣序列[H1,H2,...,Hn],其中,n表示匹配于一檢測周期T的采樣次數(shù)總和,表示該電荷脈沖序列周期內(nèi)的第n次采樣所得檢測矩陣,其中的hpq表示檢測矩陣中對應(yīng)信號節(jié)點(diǎn)位置(p,q)的響應(yīng)信號;

第四步,將檢測矩陣序列[H1,H2,...,Hn]進(jìn)行歸一化處理并提取各信號節(jié)點(diǎn)位置的響應(yīng)信號模態(tài),根據(jù)相應(yīng)檢測點(diǎn)坐標(biāo)位置的標(biāo)準(zhǔn)響應(yīng)模態(tài)對檢測矩陣序列[H1,H2,...,Hn]所提取出的響應(yīng)信號模態(tài)進(jìn)行擬合,獲得其擬合偏差序列δ;

第五步,將擬合偏差序列δ輸入人工智能算法模型,進(jìn)行MCSKPCA的特征提取,并將特征提取所得檢測向量輸入遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,由遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器記錄缺陷檢測結(jié)果;

第五步,重復(fù)第二步至第五步,直至遍歷目標(biāo)檢測電路中全部檢測點(diǎn)坐標(biāo)位置后,輸出全部缺陷檢測結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的電路缺陷檢測方法,其特征在于,所述電極調(diào)制器包括相互平行且與電荷源(1)同軸設(shè)置的第一電極(21)和第二電極(22),第一電極(21)與電荷源(1)之間設(shè)置具有第一電位差V1,第二電極(22)與第一電極(21)之間設(shè)置具有第二電位差V2,第一電位差V1、第二電位差V2按照目標(biāo)檢測信號要求在0V~2900V之間周期變換以調(diào)制電荷脈沖。

3.如權(quán)利要求2所述的基于人工智能的電路缺陷檢測方法,其特征在于,目標(biāo)檢測信號對應(yīng)于目標(biāo)檢測電路中各檢測點(diǎn)的工作信號,或?qū)?yīng)于目標(biāo)檢測電路中各檢測點(diǎn)的測試信號;

觸發(fā)電荷源(1)以及電極調(diào)制器按照檢測周期T輸出電荷脈沖的具體步驟包括:

步驟101,根據(jù)目標(biāo)檢測信號大小調(diào)整第一電極(21)與電荷源(1)之間第一電位差V1;

步驟102,根據(jù)目標(biāo)檢測信號周期內(nèi)波動(dòng)調(diào)整第二電極(22)與第一電極(21)之間第二電位差V2;

其中,第一電位差V1正相關(guān)于目標(biāo)檢測信號大小,設(shè)置在2500V~2700V之間;第二電位差V2正相關(guān)于目標(biāo)檢測信號的波動(dòng)大小,設(shè)置在0V~200V之間。

4.如權(quán)利要求3所述的基于人工智能的電路缺陷檢測方法,其特征在于,每個(gè)檢測周期T的前5ms內(nèi),將第一電極(21)與電荷源(1)之間第一電位差V1由2900V調(diào)整至匹配于目標(biāo)檢測信號的大小,并在此期間將第二電極(22)的電位設(shè)置為低于第一電極(21)。

5.如權(quán)利要求1-4所述的基于人工智能的電路缺陷檢測方法,其特征在于,所述第四步中,將檢測矩陣序列[H1,H2,...,Hn]進(jìn)行歸一化處理并提取各信號節(jié)點(diǎn)位置的響應(yīng)信號模態(tài)的具體步驟包括:

首先,將檢測矩陣序列[H1,H2,...,Hn]中各檢測矩陣內(nèi)元素等比例地歸一化至[0,1]范圍之間,獲得歸一化檢測矩陣序列

然后,對歸一化檢測矩陣序列中n個(gè)歸一化檢測矩陣內(nèi)相同位置的元素按照采樣時(shí)間順序進(jìn)行小波變換獲得相應(yīng)記錄該元素所對應(yīng)信號節(jié)點(diǎn)位置的響應(yīng)信號模態(tài)為

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1、專利原文基于中國國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

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3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、內(nèi)容包括專利技術(shù)的結(jié)構(gòu)示意圖流程工藝圖技術(shù)構(gòu)造圖

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